时间序列相似性度量方法及其在生理信息挖掘中的应用

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时间序列相似性度量方法及其在生理信息挖掘中的应用

     论文目录

致谢第1-6页

中文摘要第6-7页

ABSTRACT第7-11页

第一章 绪论第11-15页

   ·研究背景第11-12页

   ·研究目的及意义第12-13页

   ·论文主要工作与内容安排第13-15页

第二章 时间序列相似性度量第15-24页

   ·基本概念第15-16页

     ·时间序列第15-16页

     ·相似性度量第16页

   ·时间序列表示法第16-20页

   ·距离函数第20-23页

   ·本章小结第23-24页

第三章 时间序列相似性度量方法的实现第24-44页

   ·基于极值的动态时间弯曲距离(DTW)相似性度量法第24-27页

     ·基于极值的时间序列表示方法第24-25页

     ·动态时间弯曲距离算法原理第25-27页

   ·符号化的统计特征向量空间度量法第27-30页

     ·分段累积近似(PAA)表示法第27-28页

     ·符号累计近似(SAX)法第28-29页

     ·趋势特征统计向量第29-30页

   ·基于信息检索模型的空间向量模型相似性度量法第30-39页

     ·基于向量空间的信息检索模型第30-32页

     ·过完备离散Harr小波变换第32-36页

     ·小波符号矢量的生成第36-37页

     ·词频向量(term frequency vector,TFV)的生成第37-39页

   ·实验结果分析第39-43页

     ·基于极值的动态时间弯曲距离相似性度量实验结果第40页

     ·符号化的统计向量空间度量实验结果第40-41页

     ·基于小波符号的信息检索模型的相似性度量实验结果第41-42页

     ·三种方法的结果比较与分析第42-43页

   ·本章小结第43-44页

第四章 ICU病人生理状态稳定性预测第44-53页

   ·ICU病人生理状态稳定性预测方法第45-46页

   ·ICU病人生理信息来源：MIMIC-Ⅱ数据库第46-47页

   ·ICU中病人生理状态稳定性的分类标准第47-48页

   ·ICU病人生理信息样本库的建立第48-50页

     ·样本库中生理参数时间序列种类的选择第48-49页

     ·生理时间序列的预处理第49-50页

     ·生理信息样本库的建立第50页

   ·结果分析第50-52页

   ·本章小结第52-53页

第五章 总结与展望第53-55页

   ·总结第53-54页

   ·进一步完善的研究工作第54-55页

参考文献第55-58页

作者简历第58-60页

学位论文数据集第60页

论文编号BS98454，这篇论文共60页
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